Czasopisma
Czasopisma
Czasopisma
ATEST - OCHRONA PRACY
ATEST - OCHRONA PRACY
AURA
AURA
AUTO MOTO SERWIS
AUTO MOTO SERWIS
CHEMIK
CHEMIK
CHŁODNICTWO
CHŁODNICTWO
CIEPŁOWNICTWO, OGRZEWNICTWO, WENTYLACJA
CIEPŁOWNICTWO, OGRZEWNICTWO, WENTYLACJA
DOZÓR TECHNICZNY
DOZÓR TECHNICZNY
ELEKTROINSTALATOR
ELEKTROINSTALATOR
ELEKTRONIKA - KONSTRUKCJE, TECHNOLOGIE, ZASTOSOWANIA
ELEKTRONIKA - KONSTRUKCJE, TECHNOLOGIE, ZASTOSOWANIA
Czasopisma
Czasopisma
Czasopisma
GAZETA CUKROWNICZA
GAZETA CUKROWNICZA
GAZ, WODA I TECHNIKA SANITARNA
GAZ, WODA I TECHNIKA SANITARNA
GOSPODARKA MIĘSNA
GOSPODARKA MIĘSNA
GOSPODARKA WODNA
GOSPODARKA WODNA
HUTNIK - WIADOMOŚCI HUTNICZE
HUTNIK - WIADOMOŚCI HUTNICZE
INŻYNIERIA MATERIAŁOWA
INŻYNIERIA MATERIAŁOWA
MASZYNY, TECHNOLOGIE, MATERIAŁY - TECHNIKA ZAGRANICZNA
MASZYNY, TECHNOLOGIE, MATERIAŁY - TECHNIKA ZAGRANICZNA
MATERIAŁY BUDOWLANE
MATERIAŁY BUDOWLANE
OCHRONA PRZECIWPOŻAROWA
OCHRONA PRZECIWPOŻAROWA
OCHRONA PRZED KOROZJĄ
OCHRONA PRZED KOROZJĄ
Czasopisma
Czasopisma
Czasopisma
ODZIEŻ
ODZIEŻ
OPAKOWANIE
OPAKOWANIE
PACKAGING REVIEW
PACKAGING REVIEW
POLISH TECHNICAL REVIEW
POLISH TECHNICAL REVIEW
PROBLEMY JAKOŚCI
PROBLEMY JAKOŚCI
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY
PRZEGLĄD GASTRONOMICZNY
PRZEGLĄD GASTRONOMICZNY
PRZEGLĄD GEODEZYJNY
PRZEGLĄD GEODEZYJNY
PRZEGLĄD MECHANICZNY
PRZEGLĄD MECHANICZNY
PRZEGLĄD PAPIERNICZY
PRZEGLĄD PAPIERNICZY
Czasopisma
Czasopisma
Czasopisma
PRZEGLĄD PIEKARSKI I CUKIERNICZY
PRZEGLĄD PIEKARSKI I CUKIERNICZY
PRZEGLĄD TECHNICZNY. GAZETA INŻYNIERSKA
PRZEGLĄD TECHNICZNY. GAZETA INŻYNIERSKA
PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - WIADOMOŚCI TELEKOMUNIKACYJNE
PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - WIADOMOŚCI TELEKOMUNIKACYJNE
PRZEGLĄD WŁÓKIENNICZY - WŁÓKNO, ODZIEŻ, SKÓRA
PRZEGLĄD WŁÓKIENNICZY - WŁÓKNO, ODZIEŻ, SKÓRA
PRZEGLĄD ZBOŻOWO-MŁYNARSKI
PRZEGLĄD ZBOŻOWO-MŁYNARSKI
PRZEMYSŁ CHEMICZNY
PRZEMYSŁ CHEMICZNY
PRZEMYSŁ FERMENTACYJNY I OWOCOWO-WARZYWNY
PRZEMYSŁ FERMENTACYJNY I OWOCOWO-WARZYWNY
PRZEMYSŁ SPOŻYWCZY
PRZEMYSŁ SPOŻYWCZY
RUDY I METALE NIEŻELAZNE
RUDY I METALE NIEŻELAZNE
SZKŁO I CERAMIKA
SZKŁO I CERAMIKA
TECHNOLOGIA I AUTOMATYZACJA MONTAŻU
TECHNOLOGIA I AUTOMATYZACJA MONTAŻU
WIADOMOŚCI ELEKTROTECHNICZNE
WIADOMOŚCI ELEKTROTECHNICZNE
WOKÓŁ PŁYTEK CERAMICZNYCH
WOKÓŁ PŁYTEK CERAMICZNYCH
Menu
Menu
Menu
Prenumerata
Prenumerata
Publikacje
Publikacje
Drukarnia
Drukarnia
Kolportaż
Kolportaż
Reklama
Reklama
O nas
O nas
ui-button
Twój Koszyk
Twój koszyk jest pusty.
Niezalogowany
Niezalogowany
Zaloguj się
Zarejestruj się
Reset hasła
Czasopismo
|
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY
|
Rocznik 2021 - zeszyt 12
A Framework for Chili Fruits Maturity Estimation using Deep Convolutional Neural Network
10.15199/48.2021.12.13
M.N.Shah ZAINUDIN
Najihah HUSSIN
W.H.Mohd SAAD
S.Mohd RADZI
Z.Mohd NOH
N.A. SULAIMAN
M.S.J.A RAZAK
nr katalogowy: 134758
10.15199/48.2021.12.13
Streszczenie
An agriculture robot has been demanded in recent years. Inaccurate in estimating the maturity of the chili always happens since the human eyes are tend to prone to errors. Serving an effective, innovative, feasible chili recognition system would help farmers as economical alternative by reducing the workloads while increasing fruit yield. Hence, a comprehensive framework of chili maturity estimation using deep learning is carried out.
Abstract
W ostatnich latach pojawił się popyt na robota rolniczego. Niedokładne oszacowanie dojrzałości chili zawsze się zdarza, ponieważ ludzkie oczy są podatne na błędy. Dostarczenie skutecznego, innowacyjnego i wykonalnego systemu rozpoznawania chili pomogłoby rolnikom jako ekonomiczna alternatywa, zmniejszając obciążenie pracą przy jednoczesnym zwiększeniu plonów owoców. W związku z tym przeprowadzane są kompleksowe ramy szacowania dojrzałości chili z wykorzystaniem głębokiego uczenia.. (Szacowanie dojrzałości owoców chili przy użyciu głębokiej konwolucyjnej sieci neuronowej)
Słowa kluczowe
agriculture
chili
maturity
deep learning.
Keywords
robot rolniczy
dojrzałość owoców
sieci neuronowe.
Bibliografia
[1] M. L. Praburaj, Role of Agriculture in the Economic Development of a Country, Int. J. Commer. (2018) vol. 6, no. 3, p. 2, doi: 10.5281/zenodo.1323056. [2] Spatial features. http://www.biomedware.com/files/documentation/boundaryseer/ Projects/Spatial_feature_files.htm. [3] M. Mraz, P. Findura, O. Urbanovicoba, I. rigo, P. Bajus, T. Drozdz and P. Keilbasa, Development of the web application by the information system for data processing and documentation on selected farm in agricultural production, Przeglad Elektrotechniczny, (2020), vol. 1, no. 218, pp. 218-221. [4] C. Law, (PDF) Artificial Intelligence Definition, Ethics and Standards (2019), [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/332548325_Artificial_ Intelligence_Definition_Ethics_and_Standards. [5] R. Ashri, What Is AI? AI-Powered Work.(2020), pp. 15–29, doi: 10.1007/978-1-4842-5476-9_2. [6] B. W. Wirtz, J. C. Weyerer, and C. Geyer, Artificial Intelligence and the Public Sector—Applications and Challenges, Int. J. Public Adm. (2019) vol. 42, no. 7, pp. 596–615, doi: 10.1080/01900692.2018.1498103. [7] D. Alfer’ev, Artificial intelligence in agriculture, Agric. Lifestock Technol. / АгроЗооТехника (2018) vol. 7, no. 4 (4), doi: 10.15838/alt.2018.1.4.5. [8] P. Dönmez, Introduction to Machine Learning, 2nd ed., by Ethem Alpaydın. Cambridge, MA: The MIT Press. ISBN: 978-0- 262-01243-0. $54/£ 39.95 + 584 pages., Nat. Lang. Eng. (2013) vol. 19, no. 2, pp. 285–288, doi: 10.1017/s1351324912000290. [9] M. Mohammed, M. B. Khan, and E. B. M. Bashie, Machine learning: Algorithms and applications, (2016) no. July. [10] IBM, Supervised Learning, Cloud Education. https://www.ibm.com/cloud/learn/supervised-learning (accessed May 29, 2021). [11] J. Fidler Dennis and L. Arnroth, Supervised Learning Techniques:A comparison of the Random Forest and the Support Vector Machine, (2015). [12] Q. Liu and Y. Wu, Encyclopedia of the Sciences of Learning, Encycl. Sci. Learn. (2012), no. January 2012, doi: 10.1007/978- 1-4419-1428-6. [13] P. Dayan, Unsupervised Learning, Encycl. Neurosci. (2008), pp. 4154–4154, doi: 10.1007/978-3-540-29678-2_6202. [14] Divyansh Dwivedi, Machine Learning for Beginners, data science. https://towardsdatascience.com/machine-learning-forbeginners- d247a9420dab (accessed May 30, 2021). [15] IBM Education, What is Unsupervised Learning? | IBM, Ibm, (2020), no. August, pp. 1–8, doi: 10.13140/RG.2.2.33325.10720. [16] Reinforcement Learning: What is, Algorithms, Applications, Example. https://www.guru99.com/reinforcement-learningtutorial. html. [17] S. R. Hinton GE, Reducing the dimensionality of data with neural networks, Science, (2006). . [18] H. Mureşan and M. Oltean, Fruit recognition from images using deep learning, arXiv, (2018) no. June 2018, doi: 10.2478/ausi- 2018-0002. [19] S. Osowski and K. Siwek, CNN application in face recognition, Przeglad Elektrotechniczny, (2020), vol. 3, no. 142, pp. 142- 145. [20] Artem Oppermann, What is Deep Learning and How does it work? Towards Data Science, (2019). https://towardsdatascience.com/what-is-deep-learning-andhow- does-it-work-2ce44bb692ac (accessed May 24, 2021). [21] J. Ahmad, H. Farman, and Z. Jan, Deep Learning Methods and Applications BT - Deep Learning: Convergence to Big Data Analytics. Springer Singapore, (2019). [22] JiTU7, Introduction to Supervised Deep Learning Algorithms!, Analytics Vidhya, (2021). https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/05/introduction-tosupervised- deep-learning-algorithms/ (accessed Jun. 16, 2021). [23] IBM Education, Recurrent Neural Networks, IBM, (2020). https://www.ibm.com/cloud/learn/recurrent-neural-networks.[24] L. Morissette and S. Chartier, The k-means clustering technique: General considerations and implementation in Mathematica, Tutor. Quant. Methods Psychol. (2013), vol. 9, no. 1, pp. 15–24, doi: 10.20982/tqmp.09.1.p015. [25] A. Ghosh, A. Sufian, F. Sultana, A. Chakrabarti, and D. De, Fundamental concepts of convolutional neural network, (2019), vol. 172, no. January. [26] Y. D. Zhang et al., Image based fruit category classification by 13-layer deep convolutional neural network and data augmentation, Multimed. Tools Appl., (2019), vol. 78, no. 3, pp. 3613–3632, doi: 10.1007/s11042-017-5243-3. [27] A. Mathew, P. Amudha, and S. Sivakumari, Deep learning techniques: an overview, Adv. Intell. Syst. Comput., (2021), vol. 1141, no. January, pp. 599–608, doi: 10.1007/978-981-15- 3383-9_54. [28] Z. M. Khaing, Y. Naung, and P. H. Htut, Development of control system for fruit classification based on convolutional neural network, Proc. 2018 IEEE Conf. Russ. Young Res. Electr. Electron. Eng. ElConRus (2018), vol. 2018-Janua, pp. 1805– 1807, doi: 10.1109/EIConRus.2018.8317456. [29] S. Albelwi and A. Mahmood, A framework for designing the architectures of deep Convolutional Neural Networks, Entropy, (2017), vol. 19, no. 6, doi: 10.3390/e19060242. [30] S. R. Dubey and A. S. Jalal, Fruit and vegetable recognition by fusing colour and texture features of the image using machine learning, Int. J. Appl. Pattern Recognit.,(2015), vol. 2, no. 2, p. 160, doi: 10.1504/ijapr.2015.069538. [31] T. Ishikawa et al., Classification of strawberry fruit shape by machine learning, Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci. - ISPRS Arch., (2018), vol. 42, no. 2, pp. 463–470, doi: 10.5194/isprs-archives-XLII-2-463-2018. [32] M. Ataş, Y. Yardimci, and A. Temizel, A new approach to aflatoxin detection in chili pepper by machine vision, Comput. Electron. Agric., (2012), vol. 87, pp. 129–141, doi: 10.1016/j.compag.2012.06.001. [33] O. Cruz-Domínguez et al., A novel method for dried chili pepper classification using artificial intelligence, J. Agric. Food Res., (2021), vol. 3, no. October 2020, p. 100099, doi: 10.1016/j.jafr.2021.100099. [34] M. Kaur and R. Sharma, Quality Detection of Fruits by Using ANN Technique, IOSR J. Electron. Commun. Eng. Ver. II, (2015) vol. 10, no. 4, pp. 2278–2834, doi: 10.9790/2834- 10423541. [35] A. Taofik, N. Ismail, Y. A. Gerhana, K. Komarujaman, and M. A. Ramdhani, Design of Smart System to Detect Ripeness of Tomato and Chili with New Approach in Data Acquisition, IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., (2018), vol. 288, no. 1, pp. 0–6, doi: 10.1088/1757-899X/288/1/012018. [36] S. Deepika, FRUIT MATURITY AND DISEASE DETECTION USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK, no. 09, pp. 144– 151, (2020). [37] N. Fadilah, J. M. Saleh, H. Ibrahim, and Z. A. Halim, Oil palm fresh fruit bunch ripeness classification using artificial neural network, ICIAS 2012 - 2012 4th Int. Conf. Intell. Adv. Syst. A Conf. World Eng. Sci. Technol. Congr. - Conf. Proc., vol. 1, pp. 18–21, (2012), doi: 10.1109/ICIAS.2012.6306151. [38] P. Nandhini and J. Jaya, Image Segmentation for Food Quality Evaluation Using Computer Vision System, (2014), vol. 4, no. 2, pp. 1–3.
Treść płatna
Jeśli masz wykupiony/przyznany dostęp -
zaloguj się
.
Skorzystaj z naszych propozycji zakupu!
Publikacja
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY- e-publikacja (pdf) z zeszytu 2021-12 , nr katalogowy 134758
licencja: Osobista
Produkt cyfrowy
Nowość
10.00 zł
Do koszyka
Zeszyt
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY- e-zeszyt (pdf) 2021-12
licencja: Osobista
Produkt cyfrowy
Nowość
55.00 zł
Do koszyka
Prenumerata
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - prenumerata cyfrowa
licencja: Osobista
Produkt cyfrowy
Nowość
762.00 zł
Do koszyka
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS
licencja: Osobista
Szczegóły pakietu
Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS (Prenumerata papierowa + dostęp do portalu sigma-not.pl + e-prenumerata)
1002.00 zł brutto
927.78 zł netto
74.22 zł VAT
(stawka VAT 8%)
1002.00 zł
Do koszyka
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna + wysyłka
licencja: Osobista
Szczegóły pakietu
Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna
960.00 zł brutto
888.89 zł netto
71.11 zł VAT
(stawka VAT 8%)
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - pakowanie i wysyłka
42.00 zł brutto
34.15 zł netto
7.85 zł VAT
(stawka VAT 23%)
1002.00 zł
Do koszyka
Zeszyt
2021-12
Czasopisma
ATEST - OCHRONA PRACY
AURA
AUTO MOTO SERWIS
CHEMIK
CHŁODNICTWO
CIEPŁOWNICTWO, OGRZEWNICTWO, WENTYLACJA
DOZÓR TECHNICZNY
ELEKTROINSTALATOR
ELEKTRONIKA - KONSTRUKCJE, TECHNOLOGIE, ZASTOSOWANIA
GAZETA CUKROWNICZA
GAZ, WODA I TECHNIKA SANITARNA
GOSPODARKA MIĘSNA
GOSPODARKA WODNA
HUTNIK - WIADOMOŚCI HUTNICZE
INŻYNIERIA MATERIAŁOWA
MASZYNY, TECHNOLOGIE, MATERIAŁY - TECHNIKA ZAGRANICZNA
MATERIAŁY BUDOWLANE
OCHRONA PRZECIWPOŻAROWA
OCHRONA PRZED KOROZJĄ
ODZIEŻ
OPAKOWANIE
PACKAGING REVIEW
POLISH TECHNICAL REVIEW
PROBLEMY JAKOŚCI
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY
PRZEGLĄD GASTRONOMICZNY
PRZEGLĄD GEODEZYJNY
PRZEGLĄD MECHANICZNY
PRZEGLĄD PAPIERNICZY
PRZEGLĄD PIEKARSKI I CUKIERNICZY
PRZEGLĄD TECHNICZNY. GAZETA INŻYNIERSKA
PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - WIADOMOŚCI TELEKOMUNIKACYJNE
PRZEGLĄD WŁÓKIENNICZY - WŁÓKNO, ODZIEŻ, SKÓRA
PRZEGLĄD ZBOŻOWO-MŁYNARSKI
PRZEMYSŁ CHEMICZNY
PRZEMYSŁ FERMENTACYJNY I OWOCOWO-WARZYWNY
PRZEMYSŁ SPOŻYWCZY
RUDY I METALE NIEŻELAZNE
SZKŁO I CERAMIKA
TECHNOLOGIA I AUTOMATYZACJA MONTAŻU
WIADOMOŚCI ELEKTROTECHNICZNE
WOKÓŁ PŁYTEK CERAMICZNYCH